SLAM算法简介—1PPT学习课件
slam_lecture01
• Research over the last decade has shown that a solution is possible!!
– Two quantities are to be inferred from a single measurement
• A solution can only be obtained if the localization and mapping processes are considered together
– Need filter if sensor is noisy!
• • • •
X : history of states {x1, x2, x3, …, xk} zk: observation of a landmark taken at time k mi: true location of the ith landmark m: set of all landmarks
– The a priori state estimate
ˆ ˆ x(k + 1 u (k )
– The a priori observation relative to the ith landmark
– Need filter if sensor is noisy!
• • • • • • xk: location of vehicle at time k uk: a control vector applied at k-1 to drive the vehicle from xk-1 to xk zk: observation of a landmark taken at time k k X : history of states {x1, x2, x3, …, xk} k U : history of control inputs {u1, u2, u3, …, uk} m: set of all landmarks
视觉slam介绍PPT课件
2021
第一讲 视觉SLAM概述
• 相机的本质
• 以二维投影形式记录了三维世界的信息 • 此过程丢掉了一个维度：距离
• 各类相机主要区别：有没有深度信息
• 单目：没有深度，必须通过移动相机产生深度 Moving View Stereo • 双目：通过视差计算深度 Stereo • RGBD：通过物理方法测量深度
• 主流方法：SIFT/SURF/ORB （OpenCV features2d模块）
2021
3.1.1 ORB特征
• 例子：ORB特征
• 关键点：Oriented FAST • 描述：BRIEF
• FAST
• 连续N个点的灰度有明显差异
• Oriented FAST • 在FAST基础上计算旋转
• BRIEF • BRIEF-128：在特征点附近的128次像素比较
整理之：
2021
第二讲 相机模型
• 成像平面到像素坐标
代入 得
2021
第二讲 相机模型
展开形式 矩阵形式
传统习惯
左侧是齐次坐标 中间矩阵称为内参数 右侧是非齐次坐标 内参通常在相机生产之后就已固定
2021
第二讲 相机模型
• 除内参外，相机坐标系与世界坐标系还相差一个变换：
• 这里 R, t 或 T 称为外参 • 外参是SLAM估计的目标
2021
实践 点云拼接
2021
第三讲 视觉里程计
Chapter 3: Visual Odometry
2021
3.1 特征点法
• 经典SLAM模型中以位姿——路标（Landmark）来描述SLAM过程 • 路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到
SLAM基础算法（1）：卡尔曼滤波
SLAM基础算法（1）：卡尔曼滤波对于⼀个正在运动中的⼩车来说，如何准确的知道它所处的位置？理论家说：我可以通过⽜顿公式来计算！实践家说：给它装个GPS不就得了！好吧，你们说的听上去都很有道理，但我们到底该相信谁？现实情况是：理论家没有考虑到现实存在的摩擦⼒、空⽓阻⼒、时间测量误差等因素，算出来的结果存在较⼤误差；实践家没有考虑GPS的测量存在较⼤误差。
这样⼀说，感觉两位半⽄⼋两，都有误差，感觉谁都不可信。
不过，我们还是要解决问题的嘛，能不能让这两位合作⼀下呢，理论联系实际嘛，马克思他⽼⼈家说的准没错。
我们知道，误差其实是⼀种噪声，那么是不是可以⽤滤波的⽅法呢？感觉可以，我们把他俩的结果加起来，再除⼆嘛，均值滤波谁不会呢！但是，但是传感器的测量值（不⼀定是GPS）有时候简直会上天哪，这样简单粗暴肯定不靠谱，那有没有更⽜X的⽅法呢？-------------------------------------------------------------------------------------------------严肃的分隔线----------------------------------------------------------------------------------------在刚刚提出的例⼦⾥，⼩车的状态向量可以表⽰为：这时候，理论家提出，他可以预测k时刻的⼩车状态，并很难受的承认，这个预测是有误差的，假设这个误差服从正态分布：给出误差的协⽅差矩阵假设⼩车是匀速⾏驶，使⽤基本的运动学公式来表⽰，有：即：其中：称为预测矩阵。
现实中，⼩车肯定不是匀速的，因为各种阻⼒的存在，需要时不时的给⼩车⼀个向前的⼒，才能使它继续向前⾏驶：假设某个时刻给了⼩车⼀个向前的⼒，产⽣了⼀个向前的加速度a，那么：即：其中：称为控制矩阵。
对于施加给⼩车的加速度a，它也称为⼀个向量，叫做控制向量，常⽤来表⽰，即有：到这⾥，理论家的事情也差不多了，我们为他补上最后⼀步。
1_SLAM从定位到建图
SLAM从定位到建图基本概念：（1）特征点：选取图像(视频)中具有代表性的点来进行图像的特征表示(或者说是进行图像的描述)，简单的说就是一种图像表示的方式。
（2）世界坐标系：选取一个固定的坐标系(世界坐标系)作为固定参照，相当于在真实世界中选取一个固定不变的坐标系，以便于后续的图像和相机的相对位置参照。
（3）相机坐标系：相机坐标系随相机的运动而变化，一般从相机中观察到的图像都是以相机坐标系作为直观的表示，比如某一个像素点在相机坐标系下的坐标为(X，Y，Z)。
（4）位姿：就是相机的运动轨迹的描述，也就相当于相机坐标系原点在世界(固定)坐标系的位置表示，一般以对应时间下的坐标系的旋转和平移作为参数进行表达。
图1 视觉SLAM框架定位问题定位问题：也就是确定相机位姿的问题，通常输出对应时间的平移和旋转参数。
例如(Time,T,Q)，Time为时间，T=(t1,t2,t3)为三维平移参数，Q=(q1,q2,q3,q4)为四元数表示法的旋转参数。
定位问题可以拆分为：前端、后端优化和回环检测1、前端：通过传感器数据计算位姿（1）视觉里程计VO(visual odometry)：以相机作为传感器（2）视觉惯性里程计VIO(visual inertial odometry)：以相机和惯性测量单元IMU(inertial measurement unit)作为传感器，将相机求解的位姿和IMU求解的位姿通过多传感器融合的方法进行优化(滤波优化、非线性优化)。
相机传感器(视觉)求解位姿方法可以分为：特征点法：通过相机捕获特征点来获取相机的位姿，首先利用相邻帧间图像的特征点匹配算法进行匹配，然后利用2D-2D的对极几何、3D-2D的PNP、3D-3D的ICP 求解位姿。
直接法：通过相邻帧间图像的光照变化来计算位姿。
2、后端：对求解的位姿进行优化，或者说是对求解的位姿进行除噪的过程。
利用滤波优化或者非线性优化算法，现在一般都用非线性优化算法。
移动机器人SLAM技术【ch07】视觉SLAM 教学课件
0 2 对极几何
假设两张图像中得到了一对配对好的特征点，对极几何如图7.8所示，若能够得到多 个匹配好的点，则可实现运动轨迹的推测。
如果没有特征点匹配，我们就没法确定p?到底在极线的哪个位置了。那时， 就必须在极线上搜索以获得正确的匹配。
0 2 对极几何
现在，我们从代数角度来看一下这里出现的几何关系。在第一帧的坐标系下，设P的空间位置为 两个像素点p、p?的像素位置为
除了使用线性方法，我们还可以把PnP问题构建成一个定义于李代数上的非线性最 小二乘问题。前面说的线性方法，往往要先求相机位姿，再求空间点位置，而非 线性优化则把它们都看成优化变量，放在一起优化。
02 3D-2D·PnP
考虑n个三维空间点P和它们的投影p,我们希望计算相机的位姿R、t,其李代数表 示为。假设某空间点的坐标为F=[X,,Y,Z,],其投影的像素坐标为μ=[x,,y]],那么 可得像素位置与空间点位置的关系如下：
02
PART ONE
视觉前端——视觉里程计
Hale Waihona Puke 02视觉里程计 7.2.1视觉里程计的数学模型
视觉里程计关心相邻图像之间的相机运动，最简单的情况当然是两张图像 之间的运动 关系。在计算机视觉领域，人类在直觉上看来十分自然的事情，在计算机 视觉中却非常困 难。图像在计算机里只是一个数值矩阵，而在视觉SLAM中，我们只能看到 一个个像素， 知道它们是某些空间点在相机的成像平面上投影的结果。所以，为了定量 地估计相机运动， 必须在了解相机与空间点的几何关系之后进行。
第七章 视觉SLAM
高等院校公共课系列精品教材
大学生礼仪
01
PART ONE
视觉SLAM概述
01视觉SLAM的糖念与框架
移动机器人SLAM技术【ch01】绪论 教学课件
03
PART ONE
移动机器人的分类
02发展（2004-2013）
2004年， 我国正式开展月球 探测工程，并以中国传统神 话人物“嫦娥”命名，表达了 我国人民对于月球的向往。
2007年，嫦娥一号探月卫星 成功发射，标志着我国的探 月工程迈出了坚实而有力的 第一步，实现了我国人民的 夙愿，也为后续的探月计划 打下坚实基础。
2013 年 ， 嫦 娥 三 号 月 球 探 测 器 （见图1)成功软着陆于月球表面， 并陆续开展了“观天、看地、测月” 的科学探测和其他预定任务，取得 了众多成果，表明中国成为继美国 和苏联之后世界上第三个具有将探 测器发往月球表面技术的国家。
它的出现无疑推动了智能驾驶的发展，同时也鼓舞了智能驾驶行业从业者的信心。虽然目前 无人驾驶汽车还没有普及，但是随着移动机器人技术的不断革新，其迟早会出现在千家万户。
02发展
移动机器人的研究作为我国 “ 863计划”的重点研宄项目，经过几十年的不断努力，现己取 得了显著成就，许多成果已经转化为产品并投入实体产业中。
1.机器人技术还在不断发展，新的机型、新的功能不断涌现 2.机器人涉及人的概念成了一个难以回答的哲学问题(根本原因)
欧美学者：机器人应该是由计算机控制的通过编程使其具有可以变更的多功能的自动机械。 日本学者：机器人就是任何高级的自动机械 我国科学家：机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如 感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器
SLAM和激光雷达服务机器人的核心技术PPT幻灯片课件
+ KF EKF IKF UKF PF
Fused Re…sult
SLAM
Slow Response Low Resolution Bounded Error
Accurate
2626
• 同步完成定位和地图构建 • 杜绝定位累计误差 • 无需环境中设置固定传感器
2727
2828
早期：基于超声波
5555
5656
现有三角测距原理雷达
相位 测距 普通摄像头
普通激光测距仪
理想的采样速度 实用化最低要求
5757
5858
?
算法难点
5959
Sensing 噪声和误差
Modeling 非精确描述
Planning 与现实不匹配可能
6060
匹配与纠偏
6161
6262
粒子滤波
6363
回环闭合问题 (Loop Closure)
2929
3030
3131
3232
研究中：计算机视觉(vSLAM)
3333
3434
3535
现今最为成熟的方案
激光雷达 + SLAM导航定位算法
3636
3737
激光雷达 LIDAR
3838
3939
4040
4141
4242
设计图
SLAM产生的高精度地图
4343
视觉定位
0.1-2m 无法获得 需配和额外传感器 需要合理环境光 存在累积误差
������
∆������������������������ + ∆������������������ℎ������
������ =
机器人SLAM技术及其ROS系统应用教学课件第二章
hki Fx, j
相应的卡尔曼增益为：
K
i k
Pk
H
iT k
(
H
i k
Pk
H
iT k
Rk )1
机器人位姿和地图特征的联合状态矢量进行更新：
k
k
K
i k
(
zki
zˆki )
Pk
(I
K
i k
H
i k
)
Pk
2.FastSLAM算法基本原理
粒子滤波器（Particle Filter）用离散的随机采样点（粒子）来表征状态向量的后验概率密 度函数，它对于非线性非高斯系统的估计问题具有普遍适用性。
p( xki
|
xki
1,
uk
)
p(
xi 1:k
1
|
z1:k 1, u1:k 1, c1:k 1)
重采样过程导致了目标分布和建议分布的不同，重采样重要性系数由目标分布和建议分布的商给出：
FastSLAM
优势： ●使用 N个独立的EKF滤波器完成地图特征的估计，其计算复杂度降低为 (NNp ) ●适合大范围场景中的应用
缺陷： ●必须解决新的特征观测和地图中已有特征之间的数据关联问题
2.2基于随机有限集的SLAM算法 随机有限集理论扩大了随机变量统计理论的应用范围，实现了随机变量统计
如果路标 j 是第一次观测到，可表示为
j,x j,y
k,x k , y
rki rki
cos(ki sin(ki
k , k ,
) )
j,s ski
0
之前被观测到，那么 k 时刻对路标的观测数据可以表示为：
( j,x k,x )2 ( j,y k,y )2
ORBSLAM总结 PPT
（ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速提取特征点和描述子的算法。其特征检测基于FAST，采用BRIEF描述子并加以改进。）
2.使用Covisibilty Graph，使跟踪和建图聚焦在局部共视区域
（Covisibility Graph是一个无向有权图(graph),每个node就是关键帧，edge的权重就是两个关键帧找到足够多的相同的 3d 点的数目。）
3.使用the Essential Graph来优化位姿实现回环检测
（为了在优化阶段减小计算量，能够连接所有的node，但是edge会减少很多。可以认为是Covisibity Graph的最小生成树（MST）。）
4.相机重定位，视点和光照改变都适用
5.根据对平面和非平面选择不同模型，实现自动初始化
6.舍弃多余的关键帧，提高跟踪鲁棒性，加强长时间操作
系统架构
系统架构
系统架构
（1）跟踪（Tracking） 前端位姿跟踪线程采用恒速模型，并通过优化重投影误差优化位姿。这一部分主要工作是从图像中提取ORB特征，
根据上一帧进行姿态估计，或者通过全局重定位初始化位姿，然后跟踪已经重建的局部地图，优化位姿，再根据一些规 则确定新的关键帧。
（2）建图（LocalMapping） 通过MapPoints维护关键帧之间的共视关系，通过局部BA优化共视关键帧位姿和MapPoints。这一部分主要完成
SLAM概念学习之随机SLAM算法
SLAM概念学习之随机SLAM算法 这⼀节，在熟悉了Featue maps相关概念之后，我们将开始学习基于EKF的特征图SLAM算法。
1. 机器⼈，图和增强的状态向量随机SLAM算法⼀般存储机器⼈位姿和图中的地标在单个状态向量中，然后通过⼀个递归预测和量测过程来估计状态参数。
其中，预测阶段通过增量航迹估计来处理机器⼈的运动，并增加了机器⼈位姿不确定性的估计。
当再次观测到Map中存储的特征后，量测阶段，或者叫更新阶段开始执⾏，这个过程可以改善整个的状态估计。
当机器⼈在运动过程中观测到新特征时，便通过⼀个状态增强的过程将新观测的特征添加到状态向量中。
机器⼈的状态，即⼀个相对于参考笛卡尔坐标系的⾃⾝位姿参数通过均值和协⽅差来定义：（1）（2） 图的协⽅差矩阵P m包含特征之间的互相关信息（即⾮对⾓项），这些交叉关联信息表征了每个特征对Map中其他特征相关信息的依赖。
由于特征的位置是静态的，当周围的环境也即Map是刚性的话，特征之间的交叉关联将会随着的特征的⼆次观测增强。
图中的特征可以表⽰如下（3）（4） SLAM中的图通过⼀个串联了机器⼈位姿和特征图状态的增强状态向量定义，如图1所⽰。
这是很有必要的，因为⼀致的SLAM依赖于机器⼈位姿和图之间相关性P v m（5）（6）Fig. 1 增强的状态向量. 需要注意的是，状态的初始化时通常为和.也就是说，还没有特征被机器⼈观测到，并且初始时刻机器⼈位于参考坐标系的原点。
2. 预测阶段随机SLAM算法的过程模型根据航迹推算运动估计来确定机器⼈相对于先前时刻位姿的运动，图特征仍然保持静⽌。
这个模型对状态估计的影响存在于状态向量部分和状态协⽅差矩阵中的以及项。
⽽和这些图特征相关项仍保持不变。
估计带来的机器⼈（这⾥以移动⼩车为例）位姿变化和协⽅差通常⽤车轮的编码器测量和⼩车对应的运动学模型获取。
本⽂⾥⾯的位姿改变通过基于激光测距的航迹推算获取，该算法可以通过批处理数据关联算法来找出序列激光扫描之间的相对位姿关系。
机器人SLAM技术及其ROS系统应用教学课件第一章
目录 CONTENTS
01 SLAM算介 02 SLAM数学模型 03 SLAM分类 04 ROS简介 05 基于ROS系统的SLAM技术 06 SLAM发展前景
01 SLAM简介
SLAM（Simultaneous Localization And Mapping ）中文称 “同步定位 及建图” 是目前在机器人定位方面的热门研究课题。到目前为止，也取 得了不少进展。
优点：能够追踪前端非常 稀疏的特征点 缺点：特征点容易丢失， 路标数量有限，容易积累 误差
PTAM
单目
将跟踪和建图作为两个独立的任务 并在两个线程进行处理, 后端采用 非线性优化为主而不是滤波
优点： 实时响应图像数 据，可应用于 AR 中 缺点： 场景小、跟踪数 据容易丢失
ORB-SLAM
单目、双目、RGB-D
双目
RGB-D
• 只能反映三 维场景的二
维图像
• 通过左右眼 图像的差异 来判断场景 中物体的远 近，能从直 接提取完整 的特征数据。
• 可同时获取 图像彩色信
息和深度信
息。
视觉SLAM经典方法的比较
方法
传感器形式
特点
优分布并 用椭圆形式表达其均值和不确定 性，在投影椭圆中主动搜索特征点 进行匹配，后端采用扩展卡尔曼滤 波器进行优化
定位(localization):机器人必须知道自己在环境中位置。 建图(mapping):机器人必须记录环境中特征的位置（如果知道自己的位置）
02 SLAM数学模型
由于噪声的存在，将SLAM问题数学建模成一个状态估计问题， 通过带有噪声的观测数据，估计状态变量。
03 SLAM分类
度量地图
栅格地图 特征地图
视觉slam介绍 PPT
3.2 对极几何
• 几何关系：
• P在两个图像的投影为 p 1 , p 2 T 12
• 两个相O 机1 P之间的变换为 e 2 p 2
•
l在2第二个图像上投影为
e1,e2
• 记 ，称为极线，反之亦然
•
p 1 , p 2称为极点
• 实践当T 1中2：
侧重对外在的了解
• 准确的定位需要精确的地图 • 精确的地图来自准确的定位
第一讲 视觉SLAM概述 • How to do SLAM？——Se维码 Marker GPS 导轨、磁条 携带于机器人本体上的 IMU 激光 相机
第一讲 视觉SLAM概述
• 相机 • 以一定速率采集图像，形成视频 • 分类 • 单目 Monocular • 双目 Stereo • 深度 RGBD • 其他 鱼眼 全景 Event Camera, etc.
第一讲 视觉SLAM概述
• 回环检测 • 检测机器人是否回到早先位置 • 识别到达过的场景 • 计算图像间的相似性 • 方法：词袋模型
第一讲 视觉SLAM概述
• 建图 • 用于导航、规划、通讯、
可视化、交互等 • 度量地图 vs 拓扑地图 • 稀疏地图 vs 稠密地图
第二讲 相机与图像 Chapter 2: Cameras and Images
3.1 特征点法
• 特征点：图像当中具有代表性的部分
• 可重复性
• 可区别性
• 高效 • 本地 • 特征点的信息
特征描述应该在光照、视角发生少量变化时 仍能保持一致
• 位置、大小、方向、评分等——关键点
• 特征点周围的图像信息——描述子（Descriptor）
• 主流方法：SIFT/SURF/ORB （OpenCV features2d模块）
SLAM入门讲义PPT课件
Tim Bailey
SLAM
8
Basic SLAM Operation
Tim Bailey
SLAM
9
Basic SLAM Operation
Tim Bailey
SLAM
10
Dependent Errors
Tim Bailey
SLAM
11
Correlated Estimates
Tim Bailey
Tim Bailey
SLAM
4
Basic SLAM Operation
Tim Bailey
SLAM
5
Example: SLAM in Victoria Park
Tim BaileyOperation
Tim Bailey
SLAM
7
Basic SLAM Operation
monitoring) –…
Tim Bailey
SLAM
3
Components of SLAM
• Localisation
– Determine pose given a priori map
• Mapping
– Generate map when pose is accurately known from auxiliary source.
Simultaneous Localisation and Mapping
Tim Bailey
Australian Centre for Field Robotics
Tim Bailey
SLAM
1
Overview
• The SLAM problem • History • Models • Standard EKF Formulation • Data association • Feature initialisation
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波器进行位姿的估计，而路标位置的估计利用卡尔曼滤波器来实现， 每个不同路标采用独立的滤波器。
步骤：
1.采用新位姿，扩展对机器人路径的后验估计；
西安
2.更新观测路标估计；
斯凯 智能 科技
3.计算采集权值，进行重采样处理。
有限 公司
Skye
Inte
llige
nce
Tech
nolo
gy
主要缺点：
因此，可在这方面进行深入的研究，以改进EM算法，提高SLAM 系统性能。
西安 斯凯 智能 科技 有限 公司 Skye Inte llige nce Tech nolo
gy
SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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gy
尽管SLAM算法的理论已经有了很好的基础，但要将其运用于实 际应用中，特别是大型的非结构环境下的SLAM，仍有大量理论和实际问 题需要解决，主要包括： ➢ 不确定性处理
➢ 数据关联
➢ 计算复杂度
➢ 积累误差
➢ 地图表示法
西安 斯凯
智能
科技
有限
公司
Skye
Inte
llige
nce
Tech
nolo
智能 科技
有限
公司
Skye
Inte
llige
nce
Tech
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gy
粒子滤波器的基础是序贯重要性采样，是通过Monte Carlo仿真 来实现递推贝叶斯滤波技术。基于粒子滤波器的SLAM方法中心思想 是将SLAM问题分解为机器人的定位和路标集合的估计两个子问题来
进行求解。算法将粒子滤波器和卡尔曼滤波器结合起来，利用粒子滤
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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gy
同步定位与地图构建（SLAM或 Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器
一旦机器人知道了它在那里和将要去那里，那么它必须寻找一条既
公司 Skye
不碰到障碍物又能顺利完成工作任务的最优路径，即路径规划问题。
Inte llige nce
Tech
nolo
gy
SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 标题四
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➢ 卡尔曼滤波器法
➢ 粒子滤波器法
➢ 期望极大化（EM）法
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gy
该原理最先由Smith等人首先提出，利用包含机器人位姿向量和
环境特征向量的增广向量表示空间环境，讲机器人运动与环境特征的
关系描述为两个非线性模型即机器人运动模型和观测模型。机器人控
有限 公司
Skye
M-步：目的是根据E-步的最优估计，求取传感器量测的最
Inte llige
大似然估计，以创建新的最大相似地图。
nce Tech nolo
gy
尽管EM算法比KF算法具有更好的收敛性，但EM算法是局部离线最 优方法，算法时间复杂度随时间递增，在M-步最优计算中存在高维求解 难的问题，制约了其在大规模环境下的应用。
粒子数匮乏，即样本贫化，是指随着迭代次数增加，粒子丧失多 样性的现象。
因此，研究如歌降低样本贫化对SLAM的影响，对提高定位和地
图创建的精度具有重大意义。
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gy
基于期望极大化算法的SLAM解决方案，将地图创建转化
gy
两大问题：
1.计算量大，需要计算系统协方差矩阵，即维持机器人与特征目
标之间以及各个特征之间的不确定性；
2.不确定性高，由于受机器人自身以及外界因素干扰等，在定
位和特征识别中存在很大不确定性。
改进方法：
改进数据关联方法以提高数据关联精度，减少特征数目，改进 西安 斯凯
地图表示方法和系特征的预测更新算法
策。移动机器人根据外部或内部传感器获知环境信息来得到自身当前的 位置，这就是所谓的机器人定位问题，他是解决后两个问题的基础
➢ 我要去哪里？
为了完成自身的任务或命令，机器人必须知道它将要去哪里，在
实际应用中，它必须能识别目标，并确定目标的状态，值就是所谓的目
标定位。
西安
斯凯
➢ 我该怎么去？
智能 科技
有限
gy
事实上，同时定位与地图创建的困难在于系统无处不在的不确 定性，机器人本身机械性能或未知外力造成的不确定性将导致运动估计 出现误差，观测的不确定性将导致校正失败，更不必说动态环境中的环 境不确定性。如何处理不确定性，尽量减少各种客观存在的不确定性引 起的误差是同时定位与地图穿件的关键，也是各种算法的精髓。
人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图
特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置
增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
定位：机器人必须知道自己环境中的位置
建图：机位的同时建立环境地图
西安
为基于机器人运动和感知模型概率约束条件下的最大相似度估 计问题，求得机器人位姿的最大后验概率估计。由于EM估计只
能求取局部的极大值，在应用中常用迭代算法，每次对位姿进
行修正，知道达到最大值，地图创建的结果是一个个逐渐增进
的地图。
西安
步骤：
斯凯 智能
科技
E-步：根据先验地图信息估计机器人后验概率密度函数；
制信号输入到系统运动模型中，实现机器人的运动，卡尔曼滤波法根
据系统模型实现机器人位姿的预测，同时机器人根据系统观测模型获
得对环境特征的观测。预测特征和观测特征之间要进行数据关联匹配
处理，选择最佳匹配特征用于对机器人位姿的更新，候选匹配特征被
认为是对环境观测获得的新特征，用于对地图的增广。
西安 斯凯 智能 科技 有限 公司 Skye Inte llige nce Tech nolo
斯凯
智能
科技
有限
公司
Skye
Inte
llige
nce
Tech
nolo
gy
SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
西安 斯凯 智能 科技 有限 公司 Skye Inte llige nce Tech nolo
gy
➢ 我在什么地方？
机器人必须知道自身所处的位置才能为下一步的动作做出相应的决